x-create

Original source / Raw SKILL.md

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name: x-create
description: Create viral X (Twitter) posts including short tweets, threads, and replies. Use when user wants to write X content, create posts, or mentions "create tweet", "write thread", "x-create", "写推文", "创作推文". Supports 5 post styles with customizable templates. First-time users go through onboarding to set up profile.
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# X Create

Create viral X posts (short tweets, threads, replies) based on user's persona and post patterns.

## First-Time Setup

**Check user profile before creating content:**

1. Read `references/user-profile.md`
2. If `initialized: false` or file doesn't exist → Run onboarding
3. If `initialized: true` → Proceed to content creation

### Onboarding Questions

Ask user these questions using AskUserQuestion tool:

1. **账号定位（领域）**: 你的X账号主要分享什么内容？
   - Options: AI/科技, 创业/商业, 个人成长, 投资理财, Other

2. **目标受众**: 你的目标读者是谁？
   - Options: 中文用户, 英文用户, 双语用户

3. **人设风格**: 你希望塑造什么样的人设？
   - Options: 专业严肃, 轻松幽默, 犀利观点, 温暖亲和, Other

After collecting answers, update `references/user-profile.md` with `initialized: true`.

## Post Types

### 5 Categories

| Type | Style | Use When |
|------|-------|----------|
| **高价值干货** | 信息密度高，可收藏 | 教程、工具推荐、方法论 |
| **犀利观点** | 有态度有立场 | 行业评论、反常识观点 |
| **热点评论** | 快速反应 | 新闻评论、事件点评 |
| **故事洞察** | 个人经历+洞察 | 案例分析、经验复盘 |
| **技术解析** | 深度技术 | 原理讲解、源码分析 |

### Output Formats

1. **短推文** (≤280 characters) - Single tweet
2. **Thread** (多条串联) - 3-10 tweets connected
3. **评论回复** - For replying to trending posts

## Creation Workflow

### Step 1: Load Context

```
1. Read references/user-profile.md → Get persona, style
2. Check assets/templates/{type}/ → Look for user reference posts
3. If no references → Use default patterns from references/post-patterns.md
```

### Step 2: Determine Format

Based on content length and complexity:
- **Short tweet**: Single insight, quick take, one-liner
- **Thread**: Multi-point analysis, step-by-step, detailed breakdown
- **Reply**: Designed to respond to specific post/topic

### Step 3: Apply Pattern

Read `references/post-patterns.md` for the specific post type pattern.

### Step 4: Generate Content

Create content following:
1. User's persona style
2. Post type pattern
3. Reference examples (if available)

## Output Format

```markdown
# 推文创作

## 选题
{topic}

## 推文类型
{short_tweet/thread/reply}

## 风格
{post_style}

---

## 正文

{For short tweet: single tweet content}

{For thread:}
### 1/N
{first tweet}

### 2/N
{second tweet}

...

### N/N
{final tweet with call to action}

---

## 发布建议
- 最佳发布时间: {suggestion}
- 配图建议: {image suggestion if applicable}
- 预期互动: {engagement prediction}

下一步：运行 /x-publish 发布到草稿箱
```

## Template Priority

1. **User templates first**: Check `assets/templates/{type}/`
2. **Default patterns**: Use `references/post-patterns.md`

Example:
```
Creating 高价值干货 post:
1. Check assets/templates/high-value/
2. If files exist → Learn style from examples
3. If empty → Use default pattern from post-patterns.md
```

## Resources

### references/user-profile.md
User customization info (shared across all x-skills)

### references/post-patterns.md
Default viral post patterns for 5 categories

### assets/templates/
User-provided reference posts organized by type:
- `high-value/` - 高价值干货类参考
- `sharp-opinion/` - 犀利观点类参考
- `trending-comment/` - 热点评论类参考
- `story-insight/` - 故事洞察类参考
- `tech-analysis/` - 技术解析类参考

## Example

User: `/x-create Claude 4.5 Opus发布 --type thread`

1. Read user-profile.md → persona: 专业严肃、犀利观点
2. Check assets/templates/tech-analysis/ → empty
3. Read post-patterns.md → Get tech-analysis pattern
4. Generate thread:

```
### 1/5
Claude 4.5 Opus 发布了，这可能是2025年最重要的AI模型发布。

为什么？因为它第一次真正实现了"思考后行动"。

一个线程，讲清楚它的核心突破👇

### 2/5
传统大模型：输入→输出
Claude 4.5：输入→思考→验证→输出

这个"思考"不是噱头，是真正的extended thinking...

### 3/5
实测几个场景：
1. 代码重构：准确率从78%→94%
2. 数学推理：复杂证明成功率翻倍
3. 长文档分析：关键信息遗漏降低60%

### 4/5
但也有代价：
- 延迟增加2-3倍
- API成本是GPT-4的3倍
- 需要更精准的prompt

适合：复杂任务、高价值场景
不适合：简单问答、实时交互

### 5/5
我的判断：
Claude 4.5不是要取代GPT-4，而是开辟了一个新赛道——需要"慢思考"的场景。

这可能才是AGI的正确方向。

你觉得呢？
```

## Integration

After creation, suggest:
```
推文创作完成！

- 类型: {thread/short/reply}
- 字数: {word_count}
- 预计阅读: {read_time}

下一步：运行 /x-publish 发布到X草稿箱
```


---

## Referenced Files

> The following files are referenced in this skill and included for context.

### references/user-profile.md

```markdown
# X-Skills 用户配置

首次使用时通过问答自动填写，后续自动读取。

## 初始化状态

```yaml
initialized: false
```

## 账号定位

```yaml
account:
  domains: []           # 领域：AI/科技, 创业/商业, 个人成长, 投资理财
  target_audience: ""   # 目标受众：中文用户, 英文用户, 双语用户
  persona_style: ""     # 人设风格：专业严肃, 轻松幽默, 犀利观点, 温暖亲和
  language: "zh-CN"     # 创作语言
```

## 打分权重（可自定义）

```yaml
scoring:
  trending: 4           # 热度/趋势权重（满分4）
  controversy: 2        # 争议性权重（满分2）
  value: 3              # 高价值权重（满分3）
  relevance: 1          # 账号相关性权重（满分1）
  threshold: 7          # 进入创作池的分数阈值
```

## 使用说明

1. **首次使用**：运行任意x-skills时，会自动进行问答收集信息
2. **修改配置**：直接编辑此文件中的yaml值
3. **重置配置**：将 `initialized` 改为 `false`，下次使用时重新问答

## 配置示例

已初始化的用户配置示例：

```yaml
initialized: true

account:
  domains:
    - AI/科技
    - 创业
    - 个人成长
  target_audience: "中文用户"
  persona_style: "专业严肃、犀利观点、偶尔小幽默"
  language: "zh-CN"

scoring:
  trending: 4
  controversy: 2
  value: 3
  relevance: 1
  threshold: 7
```

```

### references/post-patterns.md

```markdown
# 爆款推文模式

5类推文的默认创作prompt，当用户没有提供参考推文时使用。

## 1. 高价值干货类 (high-value)

### 特点
- 信息密度高，可直接收藏使用
- 提供可行动的建议或工具
- 清单式、步骤式结构

### 模式

**开头引入**（选其一）
- 数字引入："我用了3个月测试了50个AI工具，只有这5个值得付费"
- 问题引入："为什么你的Prompt总是不好用？因为你犯了这3个错误"
- 痛点引入："每天花2小时整理信息？这个工作流帮你省下80%的时间"

**正文结构**
```
1. 核心观点/结论（先给答案）
2. 具体清单/步骤（信息密度高）
3. 每个要点配简短说明
4. 可选：个人使用心得
```

**结尾收尾**
- 总结一句话核心价值
- 行动召唤：收藏/转发/评论问问题
- 预告下一篇内容

### 短推文示例
```
用AI写代码，90%的人都在做无效prompt。

正确姿势：
1. 先描述你要什么（目标）
2. 再说你有什么（上下文）
3. 最后加约束（格式/语言/风格）

这个顺序，效率翻3倍。
```

### Thread示例
```
### 1/5
我测试了2024年所有主流AI编程助手。

结论可能和你想的不一样：
- Cursor不是最强的
- Copilot不是性价比最高的
- 最该买的是一个你没听过的

一个线程，帮你省下几百刀的试错成本👇

### 2/5
先说结论：
- 最强：Cursor + Claude 4.5
- 性价比：Windsurf
- 特定场景：Codeium（免费+企业级安全）

下面逐个分析...
```

---

## 2. 犀利观点类 (sharp-opinion)

### 特点
- 有明确立场和态度
- 反常识或有争议
- 引发讨论和对立

### 模式

**开头引入**（选其一）
- 反常识："99%的人都在错误地使用ChatGPT"
- 对比冲突："大家都在追Claude 4，我却在用Claude 3.5"
- 直接否定："XX根本不值得学，原因如下"

**正文结构**
```
1. 抛出观点（越尖锐越好）
2. 1-2个有力论据
3. 回应可能的反驳
4. 重申立场
```

**结尾收尾**
- 强观点收尾，不软化
- 邀请讨论/反驳
- 可适当挑衅

### 短推文示例
```
说句得罪人的：

如果你还在手动写代码，2025年会被淘汰。

不是危言耸听。
AI写代码的效率已经是人类的10倍。
程序员的价值正在从"写代码"转向"定义问题"。

不接受反驳。
```

### Thread示例
```
### 1/4
一个不受欢迎的观点：

大部分人不应该创业。

不是能力问题，是概率问题。

### 2/4
创业成功率不到5%。
这意味着95%的人会失败。

但每个创业者都觉得自己会是那5%。
这就是幸存者偏差。

### 3/4
更残酷的事实：
- 创业失败的代价是3-5年时间
- 这期间你的同学在大厂晋升到P7
- 你的创业经历在HR眼里是"gap"

### 4/4
我的建议：

想创业？先问自己：
1. 如果失败了我能承受吗？
2. 我有不可替代的优势吗？
3. 我是真想创业还是不想上班？

想清楚再说。
```

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## 3. 热点评论类 (trending-comment)

### 特点
- 快速反应，蹭热点
- 独特角度解读
- 预留讨论空间

### 模式

**开头引入**
- 直接切入热点："XX刚宣布了..."
- 个人角度："看到XX的新闻，我的第一反应是..."

**正文结构**
```
1. 简述热点事实（1句话）
2. 你的独特解读
3. 这件事的深层意义
4. 对普通人的影响
```

**结尾收尾**
- 开放式问题
- 邀请其他视角
- 预测后续发展

### 短推文示例
```
OpenAI刚裁员了。

有意思的是：
- 裁的是非核心部门
- 研究团队一个没动
- 同时还在疯狂招人

这说明什么？

他们在All in下一代模型。GPT-5可能比我们想的更近。
```

### 回复示例
```
补充一个视角：

这次裁员的时间点很微妙——正好在Claude 4.5发布后一周。

可能不是巧合。竞争压力下，必须集中资源。
```

---

## 4. 故事洞察类 (story-insight)

### 特点
- 个人经历+深层洞察
- 具体场景开头
- 转折+金句收尾

### 模式

**开头引入**
- 具体场景："昨天和一个10年老友吃饭..."
- 时间线："三年前，我做了一个决定..."

**正文结构**
```
1. 具体场景/故事（要有画面感）
2. 转折/冲突点
3. 我的思考/领悟
4. 提炼出的普适道理
```

**结尾收尾**
- 金句总结
- 留白，让读者自己思考

### 短推文示例
```
昨天面试了一个候选人。

简历完美：大厂背景、名校毕业、项目经验丰富。

但问到"你最大的失败"时，他说："我没有失败过。"

当场就pass了。

能力可以培养，但不能面对失败的人，走不远。
```

### Thread示例
```
### 1/4
三年前，我月薪3万，觉得人生到达了巅峰。

三年后，我月入30万，却觉得自己是个loser。

中间发生了什么？一个线程👇

### 2/4
转折点是一次聚会。

一个认识不久的朋友说他刚融了500万。
我当时的反应是：凭什么？他能力明明不如我。

那天晚上我失眠了。

### 3/4
后来我想明白了：

我一直在用"能力"定义自己的价值。
但商业世界的规则是：你创造的价值 = 你能赚的钱。

能力强 ≠ 价值大

### 4/4
现在的我：

月入30万，但不觉得自己成功。
因为我知道，这只是起点。

比我强的人太多了。焦虑是常态。

但至少，我不再用月薪定义自己了。
```

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## 5. 技术解析类 (tech-analysis)

### 特点
- 深度技术内容
- 原理拆解，而非使用教程
- 专业但不晦涩

### 模式

**开头引入**
- 问题/现象："为什么Claude的代码能力突然变强了？"
- 类比："如果把LLM比作人脑，那MCP就是..."

**正文结构**
```
1. 问题/现象引入
2. 原理拆解（图解/类比）
3. 实际影响/应用
4. 个人实操建议
```

**结尾收尾**
- 总结核心takeaway
- 推荐延伸阅读
- 预告深度内容

### 短推文示例
```
很多人问：Claude 4.5的extended thinking到底是什么？

简单说：就是让AI"想一想"再回答。

技术上：
1. 模型生成一段"思考过程"
2. 但这段内容不输出给用户
3. 只有最终结论可见

效果：复杂任务准确率提升20-30%
代价：延迟增加2-3倍

适合高价值决策场景。
```

### Thread示例
```
### 1/5
MCP协议发布一个月了。

作为第一批吃螃蟹的人，我来讲讲它到底解决了什么问题。

技术帖，但保证你看得懂👇

### 2/5
一句话总结：
MCP = 让AI用工具的标准协议

之前的问题：
- 每个AI都有自己的工具调用格式
- 开发者要给每个AI写适配
- 工具不能跨AI复用

### 3/5
MCP的解决方案：

定义了一套标准：
- 工具怎么描述（Schema）
- 怎么调用（Request/Response）
- 怎么授权（Auth）

一次开发，所有支持MCP的AI都能用。

### 4/5
实际体验：

我给Claude接了一个本地文件系统的MCP Server。
现在它可以直接读写我电脑上的文件。

效率提升不是一点半点。

### 5/5
我的判断：

MCP不是噱头，是真正的基础设施。

未来AI工具生态会基于MCP建立。
现在学，就是抢占先机。

入门资源：[链接]
```

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## 通用技巧

### Hook公式
1. **数字**：具体数字增加可信度
2. **反常识**：打破认知引发好奇
3. **痛点**：直击读者困扰
4. **悬念**：制造信息差

### 节奏控制
- 短句为主，长句点缀
- 一行不超过25个字
- 重要信息单独成段
- 善用空行制造停顿

### 结尾模式
- **行动召唤**：转发/评论/收藏
- **开放问题**：你怎么看？
- **悬念预告**：下一篇讲...
- **金句收尾**：一句话总结

### 表情使用
- 专业严肃风格：少用或不用
- 轻松幽默风格：适当使用
- 关键位置：👇指向下文、🧵Thread标识

```